主軸名稱

【A主軸】教學創新精進

補助課程類別

□通識實踐課程

□嘉義巡禮微學分課程

□微學分課程

■AI導入課程

□業師協同教學

□跨域共授課程

□國際學者協同教學

課程名稱

財務實證分析

授課教師

主授：陳乃維

共授：(無則免填)

開課學期

113學年度第2學期

開課單位

財務金融系所

修課人數

生理男

4

生理女

9

其他

結案報告公開

本人同意將結案報告書公開於高教深耕計畫相關網站。

聯合國永續發展目標(SDGs)

□1.終結貧窮

□3.健康與福祉

□5.性別平權

□7.可負擔的潔淨能源

□9.工業化、創新及基礎建設

□11.永續城鄉

□13.氣候行動

□15.保育陸域生態

□17.多元夥伴關係

□2.消除飢餓

□4.優質教育

□6.淨水及衛生

□8.合適的工作及經濟成長

■10.減少不平等

□12.責任消費及生產

□14.保育海洋生態

■16.和平、正義及健全制度

關鍵能力

□STEAM領域

□人文關懷

□跨領域

■問題解決

■自主學習

□社會參與

■國際化

教學活動類型

可複選

■講授法

■課堂實作，主要由學生自行操作、討論、完成之實作任務。 

■課程專題實作，需於期末提出專題報告/成果發表/展演等教學活動

□場域/產業/服務專題實作，於產業/社區等真實職場情境進行之專題實作，如實習專題或產品製作等。 

■線上課程，如磨課師、開放式課程等由線上進行教學與評量之課程類型。 

■數位學習科技輔助，如採用線上課程平台、線上評量、AR/VR等科技進行教學活動。

□延伸教學活動，如於暑假設計場域實習課程，協助學生將課堂成果進一步發展參與競賽等。

□其他，請說明：

課程執行場域

■實體教室

■實體教室+線上教學

□實體教室+校內實習場域

□實體教室+校外實習場域（包含業界、社區等大學課室外場域）

□校外場域+線上教學

□校外實習場域（包含業界、社區、與學校進行產學合作場域或合作夥伴場域）

課程目標

及內容

課程目標：
 本課程旨在培養財務金融系所或其他相關科系的學生學習並應用財務實證分析所需的知識與技能。

課程內容：
 課程探討財務實證分析的核心概念和理論，重點在於計量模型的特性、選擇和應用。學生使用實際和模擬數據進行模型估計，以達成理論與實務並重的學習目標。此外，課程亦將探討相關學術文獻，了解學者如何透過模型估計來解決財務研究問題。
 每個單元結束後，學生於課中和課後需完成作業以檢視學習成效。課程並安排期中簡短報告以強化學習動機，期末也有海報展演，讓學生運用所學探討自身感興趣的研究主題。

具體措施與

亮點成果

★教學研究動機及策略

一、教學研究動機

生成式 AI 工具（如 ChatGPT）能有效幫助學生理解抽象的計量經濟概念，並激發他們主動探索相關議題，提升學習深度和廣度。其應用價值主要體現在以下幾個面向：

a. 以淺顯易懂的語言解析計量經濟模型的基本假設，並提供具體例子說明假設成立或不成立的情境。
 b. 幫助學生進行腦力激盪，探索與模型假設相關的應用場景與資料集，進而思考模型的調整與修正。
 c. 作為 Stata 軟體分析的補充工具，提供對結果更深入的詮釋與分析建議，有助於提升學生的批判性思維與實務應用能力。

二、教學研究策略
 本課程將生成式 AI 工具整合於各個單元的教學與練習中，具體應用策略如下：

• 利用 ChatGPT 幫助學生理解 OLS 回歸模型的基本假設（如線性關係、誤差項無自相關性等），並結合 Stata 分析結果並進行詮釋和討論。
• 引導學生通過 ChatGPT 分析異質變異與自我相關的檢定結果，進一步思考其在實務研究中的意涵。
• 運用 ChatGPT 幫助解讀 Hausman 檢定的結果，並深入探討固定效果與隨機效果模型的適用條件與理論假設。
• 結合 ChatGPT 引導學生理解動態面板資料模型的核心議題，例如 Nickell bias、使用 GMM 方法處理內生性、以及工具變數過多導致的過度配適問題，並產生模擬資料以進行檢驗和分析。
• 結合 AI 工具生成 Python 程式碼，通過視覺化呈現計量結果，使學生易於掌握抽象理論在實際資料中的應用與解釋。

★執行成效（對應課程目標、教學計畫）

★亮點成果

1. 理論與實務並重：抽象概念通過 AI 轉化為具體範例，鞏固學生理論基礎。
2. 跨平台技能升級：結合 Stata、Python 與 AI ，學生在程式設計和視覺化解讀上同步精進。
3. 批判思維深化：學生能主動發現並處理任何模型假設不成立，展現科研素養。
4. 學習效率顯著提升：AI 支援課室內外活動，使學習過程更流暢且有效。

檢討與建議

★教師教學心得及建議（教學反思）

1. AI的使用讓備課更輕鬆，這可體現於至少以下幾個面向：
2. 每次正式上課前的前測（pre-assessment）和課程結束前的後測 (post-assessment) 問題都通過AI迅速地製作完成。
3. 上課所需的數據和練習題都快速地由AI生成，尤其是數據方面，通過AI可快速有效地根據我的要求提供相應的數據供教學用。
4. 關於模擬和生成，最令人驚艷的是，AI可根據我的需求製作完全符合我要求的海報範例，上面圖文並茂，甚至超越沒有AI下人類可能製作的結果。
5. 由於AI如此強大，學生的作業或任何課室活動必須呈現的結果都近乎完美。這讓教學者難以分辨是否學生的確達到該有的學習效果，或僅僅只是善用AI而已卻不求甚解。
6. 建議補助應有彈性，一些原本要購買或訂閱的AI 軟體和工具都是為期一年，受限於經費補助只能是一學期，這些非常有用的軟體和工具因此而無法購買來使用。
7. 彈性也跟連續性有關，礙於經費補助僅限於學期結束前的短短3個月，這讓想進一步通過AI來提升教學品質出現了嚴重斷層，學習曲線 （leaning curve）被迫中斷，本來大可通過有補助的付費版來進一步瞭解如何善用AI於教學上，教學者卻礙於限制必須被迫放棄繼續精進的機會。就跟學生的學習一樣，老師對AI的探索也必須持續，才能享受前述的學習曲線效應。

★學生學習回饋

1. 學生大都體會到AI使用所帶來的好處，舉例來說，即使從未學過Python, 他們仍然可以通過AI寫出並執行一般需花很久時間才能學會的程式，進而得到想要的圖形、表格和其他分析結果。
2. AI融入教學後，學生的學習面更廣，不再只侷限於指定教材。換句話說，課室中的實作或課後的作業基本可在不需具體明確的資料來源下迅速得到想要的結果。
3. 由於AI的導入，學生更大量地使用AI, 不僅用於課程相關，也產生外溢效應，讓AI變成生活中不可或缺的一部分。
4. 因為課室和課外相關活動都不限制甚至鼓勵使用AI, 學生體會到學習不應也不再侷限於學校所學，更重要的是，他們體會到其實可依個別需求通過AI來自主學習。

佐證資料

(含活動剪影)　　　

　1. AI 導入教學的活動照片，包括利用AI 了解計量經濟中不易了解的專有名詞和觀念和撰寫程式，以及學生通過AI 輔助而完成的期末電子海報展演: https://photos.app.goo.gl/NhRTSp67k6MwAMp66 

  　AI導入教學相關影片連結: https://youtu.be/TK7TCgtMwm8

　2. 期末海報展演: FEA poster session (spring 2025; week 15)